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语言: 皮钦语 数据集:

bert-base-multilingual-cased-finetuned-naija

模型描述

bert-base-multilingual-cased-finetuned-naija 是一个尼日利亚皮钦语BERT模型，通过对bert-base-multilingual-cased模型在尼日利亚皮钦语文本上进行微调而获得。它在命名实体识别数据集上提供了比多语言BERT更好的性能。

具体来说，该模型是在尼日利亚皮钦语语料库上微调的bert-base-multilingual-cased模型。

预期用途与限制

使用方法

您可以使用Transformers的pipeline进行掩码标记预测。

>>> from transformers import pipeline
>>> unmasker = pipeline('fill-mask', model='Davlan/bert-base-multilingual-cased-finetuned-naija')
>>> unmasker("Another attack on ambulance happen for Koforidua in March [MASK] year where robbers kill Ambulance driver")

限制与偏差

该模型受限于其训练数据集，该数据集来自特定时间段的实体标注新闻文章。这可能无法很好地泛化到不同领域的所有用例中。

训练数据

该模型在JW300 + BBC皮钦语上进行了微调。

训练过程

该模型在单个NVIDIA V100 GPU上训练完成。

测试集评估结果（F分数，5次运行平均值）

BibTeX条目与引用信息

作者：David Adelani